4)先调n_estimators # 先粗调n_estimators scorel = [] param_grid = {'n_estimators':np.arange(1, 200, 10)} rfc = RandomForestClassifier(n_jobs=-1, random_state=90 ) gridsearch0 = GridSearchCV(rfc, param_grid=param_grid, cv=10) gridsearch0.fit(X, y) gridsearch0.best_score_, ...
使用这些方法时要调整的参数主要是n_estimators和max_features。 前者(n_estimators)是森林里树的数量,通常数量越大,效果越好,但是计算时间也会随之增加。 此外要注意,当树的数量超过一个临界值之后,算法的效果并不会很显著地变好。 后者(max_features)是分割节点时考虑的特征的随机子集的大小。 这个值越低,方差减...
RF重要的框架参数比较少,主要需要关注的是 n_estimators,即RF最大的决策树个数。 RF决策树参数: 1)RF划分时考虑的最大特征数max_features: 可以使用很多种类型的值,默认是"auto",意味着划分时最多考虑√N个特征;如果是"log2"意味着划分时最多考虑 2 个特征;如果是"sqrt"或者"auto"意味着划分时最多考虑√...
最主要的两个参数是n_estimators和max_features。 1.n_estimators:表示森林里树的个数。 理论上是越大越好,但是计算时间也相应增长。所以,并不是取得越大就会越好,预测效果最好的将会出现在合理的树个数。 2.max_features:每个决策树的随机选择的特征数目。 每个决策树在随机选择的这max_features特征里找到某个...
总结一下,在整个调参过程之中,我们首先调整了n_estimators(无论如何都请先走这一步),然后调整max_depth,通过max_depth产生的结果,来判断模型位于复杂度-泛化误差图像的哪一边,从而选择我们应该调整的参数和调参的方向。 扩展阅读 随机森林回归树 这里介绍回归树主要的原因是,使用回归树处理缺失数据是实践中常用的做法...
随机森林n_estimators 学习曲线 随机森林 单颗树与随机森林的的分对比# # 导入包fromsklearn.datasetsimportload_winefromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifierfromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifier
1、n_estimators : integer, optional (default=10),森林里树的个数。 2、criterion : string, optional (default=“gini”),衡量分割质量的函数。支持的标准是基尼系数“gini”,以及信息增益的熵“ entropy”。注意,这个参数是树特有的。 3、max_features : int, float, string or None, optional (default=...
(2)决策树的棵树(n_estimators) 较多的子树可以让模型有更好的稳定性和泛化能力,但同时让模型的学习速度变慢。 我们会在计算资源能支撑的情况下,选择稍大的子树棵树。 (3)树深(max_depth) 太大的树深,因为每颗子树都过度学习,可能会有过拟合问题。
n_estimators 这时森林中树木的数量,就是基评估器的数量,这个参数对随机森林模型的精确性影响是单调的n_estimators越大,模型的结果往往越好,但是相应的任何模型都有决策边界,当n_estimators达到一定的数值之后,随机森林的精确性就不会再提升了 sklearn建模流程复习 ...
由n_estimators参数的学习曲线可以看出,随机森林的分类算法随着n_estimators的增加性能也逐渐增加,但是当其增加到一定数量后就出现所谓的决策边界,即围绕这一个分类精度小幅度随机振荡。 2.3 随机森林分类函数的重要属性与接口 1. 随机森林分类函数的重要属性